Технологии интеллектуального анализа данных: программа бакалавриата СПбПУ

Обучение сконцентрировано на освоении полного цикла работы с информацией: от проектирования архитектуры хранения и управления жизненным циклом данных до извлечения из них скрытых закономерностей и знаний. Обучение затрагивает методы статистики, машинного обучения, включая глубинные нейросети, а также технологии обработки больших массивов структурированной и неструктурированной информации. Особое внимание уделяется развитию способности не только реализовывать алгоритмы, но и критически осмысливать результаты, проектировать надежные и масштабируемые программно-информационные комплексы.

Практико-ориентированная составляющая, усиленная сотрудничеством с индустриальными партнерами, обеспечивает формирование компетенций, соответствующих ролям архитектора и инженера данных, что отвечает стратегическим целям развития цифровой экономики и искусственного интеллекта в стране.

Профессиональные дисциплины:

• Системы управления знаниями
• Проектирование приложений с элементами искусственного интеллекта
• Топологический анализ данных
• Дополнительные разделы анализа данных
• Предикативная аналитика больших данных
• Технологии распределенных реестров
• NoSQL базы данных
• Управление данными
• Большие данные
• Управление жизненным циклом систем искусственного интеллекта
• Роль Data Architect (Архитектор данных)
• Архитектура систем обработки данных
• Роль Data Engineer (Инженер данных)
• Облачные вычисления и виртуализация
• Экономическая культура
• Безопасность жизнедеятельности
• Основы проектной деятельности
• Основы российской государственности
• Основы цифровых технологий
• Технологическое лидерство
• Иностранный язык: Базовый курс
• Иностранный язык: Русский язык как иностранный
• Высшая математика
• Физика
• Алгоритмизация и программирование
• Структуры данных
• Математическая логика и теория автоматов
• Математические основы программирования
• Дискретная математика
• Теория автоматического управления
• Программирование
• Объектно-ориентированное программирование
• Параллельное программирование
• Приёмы программирования на языке JAVA
• Разработка приложений на Python
• Математические основы искусственного интеллекта
• Методы оптимизации
• Теория вероятностей
• Математическая статистика
• Теория графов
• Машинное обучение и искусственный интеллект
• Глубокое машинное обучение
• Машинное обучение
• Прикладное использование технологий ИИ
• Управление проектами и проектирование систем
• Методы тестирования программного обеспечения
• Технология разработки программного обеспечения
• Современные технологии разработки программного обеспечения
• Критическое и системное мышление
• Методы управления проектами
• Методы исследовательской работы
• Системный анализ
• Методы защиты информации и больших данных
• Вычислительные технологии
• Основы сетевых технологий
• Основы архитектуры ЦВМ
• Анализ и хранение данных
• Администрирование баз данных
• Архитектура баз данных
• Методы интеллектуального анализа данных
• Базы данных
• Визуализация данных и введение в BI-инструменты.